无人驾驶是人工智能中一项极为重要的应用。如今，在很多汽车产品线，无人驾驶已经得到了部分实现，在泊车等方面给驾驶者们带来了巨大的方便。
在无人驾驶技术中，数据标注的重要性不言而喻，只有通过强大的数据支撑，无人驾驶才能够做到安全、可靠，而大量的场景数据和精准的数据标注成为了智能驾驶的不可缺少的环节。当你行驶在路面上时，既需要判断路线的正确性，同样需要对路面障碍进行识别，而在驾驶过程中，上述二者均面临着极为复杂的场景变化，因此，如何搜集到足够多真实的场景数据，是解决无人驾驶技术安全性问题的关键。
在无人驾驶技术中，数据标注的重要性不言而喻，只有通过强大的数据支撑，无人驾驶才能够做到安全、可靠，而大量的场景数据和精准的数据标注成为了智能驾驶的不可缺少的环节。如何搜集到足够多真实的场景数据，是解决无人驾驶技术安全性问题的关键。
自动驾驶主流算法模型主要以有监督的深度学习方式为主，是基于已知变量和因变量推导函数关系的算法模型，需要大量的结构化标注数据对模型进行训练与调优。经过标注后的语义分割图像，可以用于自动驾驶核心算法训练。自动驾驶汽车在行驶的过程中，车载摄像头，或者激光雷达探查到图像后输入到神经网络中，后台经过训练的算法模型就可以自动将图像分割归类，以实现避让行人与车辆等障碍。
自动驾驶相关的3D点云标注数，可使依靠计算机与人工智能技术在没有人为操纵的情况下，完成完整、安全、有效的驾驶的一项前沿科技。得益于智能科技自动驾驶的原理为自动驾驶系统通过感知系统，获取车辆自身信息与周围环境信息，通过处理器对得到的信息进行分析计算并处理，从而进行决策执行，使车辆能够正常行驶。
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